23 מונחים שיעשו לכם סדר בתחומי AI

כמה פעמים שמעתם את המילה צ‘אט בוט ולא הייתם בטוחים אם זה ChatGPT או בוט בוואטסאפ? אספנו 23 מונחים שאתם חייבים להכיר בתחום ה-AI, אז בואו נעשה סדר, נשתדל בקצרה, במקרים חשובים במיוחד – נאריך קצת יותר.  

1. בינה מלאכותית (Artificial Intelligence) – תחום העוסק ביצירת מערכות המסוגלות לבצע משימות שדורשות אינטיליגנציה אנושית (למשל: חישוב, ניתוח ושליפת מידע, פתרון בעיות).

2. ג’נרטיב AI (Generative AI) – בינה מלאכותית המשתמשת בטכניקות ליצירת תוכן חדש, כמו טקסטים, תמונות, וידאו ומוזיקה.

3. מודל שפה (Language Model) – כלי AI שמתמחים בהבנה וייצור תוצרים טקסטואליים בשפה טבעית.

4. מולטי–מודאליות (Multimodality) – יכולת של מודלים לעבד ולהבין מספר סוגי מידע, כגון טקסט, תמונה, וידאו וקול.

5. פרומפט (Prompting) – ה“בקשה“ או ה“פקודה“ שמועברת ל-AI לצורך הפעלה או הדרכה. 

6. כוח חישובי (Computational Power) – יכולת טכנולוגית לבצע חישובים מורכבים, חיוני לפעילות מודלים מתקדמים של AI.

7. מודל עולם (World Model) – מודל ב-AI המנסה לחקות את האופן שבו בני אדם או חיות מבינים ומגיבים לעולם.

8. לאמן מודל שפה (Train a Language Model) – תהליך שבו מאמנים מודל שפה להבין ולייצר שפה טבעית.
כאן יש מיתוס שחשוב לנפץ, או בילבול שחשוב לתקן: נוצרה שיגרה שבה אנשים שעובדים עם כלי AI טוענים שהם ”מאמנים“ או ”יודעים לאמן“ אותם כדי לקבל מהם תשובות טובות ומדויקות יותר. 

כשאנחנו מדברים על “לאמן מודל שפה” בהקשר של בינה מלאכותית, זה לא אומר שכל אדם שמשתמש בכלי AI יכול ”לאמן“ אותם. אימון של מודלי שפה הוא תהליך מורכב שדורש מומחיות טכנית גבוהה וכוח חישובי רב, והוא מתבצע בדרך כלל על ידי חוקרים ומהנדסים בתחום הבינה המלאכותית.

האימון כולל גיבוש והגדרה של המודל, קביעת פרמטרים, ולימוד על פי נתונים המכילים מגוון גדול של טקסטים. מודלי השפה מאומנים על ידי חברות טכנולוגיה גדולות כמו Google, OpenAI, ו-Facebook, אשר יש להן את המשאבים הנדרשים לביצוע תהליך האימון המורכב והממושך.

משתמשים רגילים, לעומת זאת, משתמשים במודלים אלו באמצעות פלטפורמות ויישומים שמאפשרים גישה לטכנולוגיה זו דרך ממשקים פשוטים יותר, כמו חיפוש גוגל, צ’אטבוטים, או עוזרים וירטואליים. הם לא עוסקים באימון המודל בעצמם, אלא משתמשים בתוצאות של האימון שבוצע על ידי אחרים.

9. ביג דאטה (Big Data) – כמויות גדולות של נתונים הנדרשים לעיבוד ולניתוח על ידי טכנולוגיות AI.

10. עיבוד שפה טבעית (Natural Language Processing – NLP) – תחום ב-AI העוסק באינטראקציה בין מחשבים לשפה האנושית.

11. סטטיסטיקה והסתברות בהקשר למודל שפה (Statistics and Probability in Language Modeling) – שימוש בכלים סטטיסטיים והסתברותיים לשיפור וניתוח של מודלי שפה.

12. צ’אטבוט (Chatbot) – מערכת AI שמשוחחת עם משתמשים באמצעות טקסט או קול לצורך שירות או מידע.

13. אוטומציה (Automation) – שימוש בטכנולוגיה לביצוע משימות באופן אוטומטי, לעיתים עם עזרת AI.

14. קלאסטריזציה (Clustering) – אלגוריתם המקבץ נתונים דומים בקבוצות בתוך מאגר נתונים.

15. זיהוידפוסים (Pattern Recognition) – יכולת לזהות דפוסים ומבנים בנתונים.

16. אלגוריתמיחיפוש (Search Algorithms) – טכניקות למציאת נתונים או מידע בתוך מאגר נתונים.

17. מודליםרגרסיביים (Regression Models) – מודלים סטטיסטיים המשמשים לחיזוי ערכים רציפים.

18. הכרהחזותית (Visual Recognition) – יכולת לזהות ולפרש תמונות ואובייקטים חזותיים.

19. רובוטיקה (Robotics) – תחום המשלב AI לבקרה ותפעול של רובוטים.

20. אופטימיזציה (Optimization) – תהליכים וטכניקות למציאת הפתרון הטוב ביותר לבעיה מסוימת.

21. תוכנות אבולוציוניות (Evolutionary Computation) – שימוש באלגוריתמים המחקים את תהליך האבולוציה לפתרון בעיות.

22. למידה מונחית (Supervised Learning)-

למידה מונחית היא אחת מהשיטות הנפוצות ביותר בתחום למידת מכונה. בשיטה זו, המודל מתאמן על קבוצה של נתונים שכל דוגמה בהם מלווה בתגית או תשובה “נכונה” (label). המטרה היא שהמודל ילמד לחזות את התגית הנכונה עבור דוגמאות חדשות על בסיס הנתונים שעליהם הוא אומן.

לדוגמה, במשימת זיהוי תמונות של חתולים וכלבים, כל תמונה בסט האימון תכלול תגית המציינת אם היא שייכת לחתול או לכלב. המודל לומד מהתכונות והפרטים של כל תמונה כיצד לשייך תמונות חדשות לאחת משתי הקטגוריות. האימון ממוקד בכך שהמודל יצליח לזהות ולקבוע קשרים סטטיסטיים ולחזות תוצאות בהתאם לקלט שהוא מקבל.

23. למידה לא מונחית (Unsupervised Learning)–

לעומת זאת, למידה לא מונחית היא טכניקה בה המודל מתאמן על נתונים שאינם כוללים תיוג מראש. במקום ללמוד כיצד לחזות תגית מסוימת, המודל נדרש לחקור את הנתונים ולגלות בעצמו את המבנה או הדפוסים הטמונים בהם.

לדוגמה, בקלאסטריזציה, טכניקה שכיחה בלמידה לא מונחית, המודל עשוי לקבץ יחד דוגמאות של צרכנים בהתאם להרגלי רכישה דומים מבלי שהוגדר מראש איזה צרכן שייך לאיזו קטגוריה. המודל מבצע את זה על ידי חיפוש אחר תכונות וקשרים נסתרים שמבדילים בין קבוצות שונות של נתונים.

שתי השיטות, למידה מונחית ולמידה לא מונחית, מהוות כלים חיוניים בכלים לפיתוח יכולות של מערכות בינה מלאכותית, כל אחת בתחומים ובהקשרים שונים, בהתאם למטרה הספציפית ולאופי הנתונים הזמינים.

בינה מלאכותית (AI) היא תחום מדעי המחשב העוסק ביצירת מערכות חכמות המסוגלות לבצע משימות הדורשות יכולות אנושיות כמו הבנה, למידה, הסקה והחלטה. כיום, AI מתפתחת במהירות ומשולבת בתחומים רבים בחיינו, כמו שירותי בריאות, חינוך, תחבורה ועוד.